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　　近日，斯坦福大学、陈-扎克伯格生物中心以及加州大学旧金山分校的研究人员建立了一个名为Tabula Muris的开源数据库，收录了小鼠的多个细胞类型及其基因表达数据。这项成果于上周发表在《Nature》杂志上。

　　研究团队利用荧光活化细胞分选（FACS）方法和微流体液滴捕获方法，从小鼠20个不同器官中分离出超过10万个细胞，并开展单细胞RNA测序。这些数据让人们能够比较各个细胞类型和组织间的基因表达，从而更深入地了解细胞多样性。

　　共同通讯作者、陈-扎克伯格生物中心的Spyros Darmanis表示：“我们相信这一丰富的注释细胞集合将会成为生物医学研究的宝贵资源。通过这个项目，我们揭开了基因表达模式，能够鉴定各种组织的不同细胞类型，这可用于细胞选择、靶向和重编程。”

　　研究人员以三只雌性小鼠和四只雄性小鼠为研究对象，利用FACS方法分离出44,949个细胞，并利用微流体方法分离出55,656个细胞。这些小鼠为三个月大，大约相当于人类的20岁。为了确定细胞类型，研究人员独立分析每个器官，并使用聚类分析。

　　他们挑选出各个器官（包括脑、心脏、胰腺和胸腺等）的细胞，然后开展单细胞RNA测序，以获取每个细胞的转录组。研究人员指出，FACS方法和微流体方法在大量基因表达谱上基本一致。

　　之后，研究人员又利用t-SNE算法来观察各种器官的不同细胞类型之间的关系。他们发现，不同器官的细胞常常混在一起。例如，第2组和第48组都包含五种器官的内皮细胞，而第1组和第24组都包含四种器官的间充质和基质细胞。他们还对每个组进行异质性评分，以评估它们是否由相关或不相关的细胞类型组成。

　　当他们特别关注那些注释为T细胞的细胞时，研究人员发现了五个组。例如，第0组包含那些经历VDJ重排的胸腺细胞，而第2组包含那些表达IL2受体的非胸腺T细胞，表明它们被激活。

　　研究人员进一步发现，转录因子表达可以大致定义细胞类型。在用1,016个转录因子的平均表达来分类细胞时，他们发现此时产生的树状图与利用所有基因产生的树状图大体相似。当他们用细胞表面标志物或RNA剪接因子来重复此分析时，发现情况并非如此，表明转录因子能够更好地确定细胞类型。

　　研究人员认为，这种细胞图谱有助于细胞重编程。此外，小鼠的转录组图谱也有助于发现新的细胞类型，揭开不同细胞类型的基因表达，并比较各个器官的细胞。